===================================================== 一、选择题（共20题）
1、采用幂次变换进行灰度变换时，当幂次取大于1时，该变换是针对如下哪一类图像进行增
强。（ B ）
A 图像整体偏暗 B 图像整体偏亮
C图像细节淹没在暗背景中 D图像同时存在过亮和过暗背景 2、图像灰度方差说明了图像哪一个属性。（ B ）
A 平均灰度 B 图像对比度 C 图像整体亮度 D图像细节
3、计算机显示器主要采用哪一种彩色模型（ A ） A、RGB B、CMY或CMYK C、HSI D、HSV 4、采用模板［-1 1］T主要检测（ A ）方向的边缘。
A.水平 B.45 C.垂直 D.135 5、下列算法中属于图象锐化处理的是：( C )
A.低通滤波 B.加权平均法 C.高通滤波 D. 中值滤波 6、维纳滤波器通常用于（ C ）
A、去噪 B、减小图像动态范围 C、复原图像 D、平滑图像 7、彩色图像增强时， C 处理可以采用RGB彩色模型。
A. 直方图均衡化 B. 同态滤波 C. 加权均值滤波 D. 中值滤波
8、__B__滤波器在对图像复原过程中需要计算噪声功率谱和图像功率谱。 A. 逆滤波 B. 维纳滤波 C. 约束最小二乘滤波 D. 同态滤波 9、高通滤波后的图像通常较暗，为改善这种情况，将高通滤波器的转移函数加上一常数量以
便引入一些低频分量。这样的滤波器叫 B 。 A. 巴特沃斯高通滤波器 B. 高频提升滤波器 C. 高频加强滤波器 D. 理想高通滤波器
10、图象与灰度直方图间的对应关系是 B __
A.一一对应 B.多对一 C.一对多 D.都不 11、 下列算法中属于图象锐化处理的是： C
A.低通滤波 B.加权平均法 C.高通滤 D. 中值滤波
12、一幅256*256的图像，若灰度级数为16，则存储它所需的比特数是：( A )
A、256K B、512K C、1M C、2M 13、噪声有以下某一种特性（ D ）
A、只含有高频分量
B、其频率总覆盖整个频谱
C、等宽的频率间隔内有相同的能量 D、总有一定的随机性
14. 利用直方图取单阈值方法进行图像分割时：（ B ）
a.图像中应仅有一个目标 b.图像直方图应有两个峰
c.图像中目标和背景应一样大 d. 图像中目标灰度应比背景大
15. 在单变量变换增强中，最容易让人感到图像内容发生变化的是（ C ）
A亮度增强觉 B饱和度增强 C色调增强 D不一定哪种增强
16、利用平滑滤波器可对图像进行低通滤波，消除噪声，但同时模糊了细节。一下哪项措施不能减小图像的模糊程度：（ C ）
A、增加对平滑滤波器输出的或值处理（即仅保留大于或值的输出）： B、采用中值滤波的方法； C、采用邻域平均处理；
D、适当减小平滑滤波器的领域操作模板。 17. 下列算法中属于局部处理的是：（ D ）
A、 灰度线性变换 B、二值化 C、 傅立叶变换 D、 中值滤波 18. 图像的数学表达式IT(x,y,z,t,)中的表示__②__。
①亮度 ②颜色
③图像大小 ④饱和度
19. 无损图像压缩去掉的是图像中的 ③ 信息。
①高频 ②低频
③冗余 ④不相干
20. 下列算法中属于图象平滑处理的是：（ C ）
a.梯度锐化 b.直方图均衡 c. 中值滤波 d.Laplacian增强 21. 数字图像处理研究的内容不包括 D。
A、图像数字化 B、图像增强 C、图像分割 D、数字图像存储 22. 中值滤波器可以：（ A ）
A、消除孤立噪声； B、检测出边缘； C、进行模糊图像恢复； D、模糊图像细节。 二、填空题（本题共 20个） 1. 填空题
1. 图像锐化除了在空间域进行外，也可在 频率域 进行。
2.对于彩色图像，通常用以区别颜色的特性是 色调 、 饱和度 、 亮度 。 3.依据图像的保真度，图像压缩可分为 无损压缩 和 有损压缩 4.存储一幅大小为1024×1024，256个灰度级的图像，需要 8M bit。
5、一个基本的数字图像处理系统由图像输入、图像存储、图像输出、图像通信、图像处理和分析5个模块组成。
6、低通滤波法是使 高频成分 受到抑制而让 低频成分 顺利通过，从而实现图像平滑。
7、一般来说，采样间距越大，图像数据量 少 ，质量 差 ；反之亦然。 8、多年来建立了许多纹理分析法，这些方法大体可分为 统计分析法 和结构分析法两大类。
9、直方图修正法包括 直方图均衡 和 直方图规定化 两种方法。
10、图像压缩系统是有 编码器 和 解码器 两个截然不同的结构块组成的。
11、图像处理中常用的两种邻域是 4-邻域 和 8-邻域 。
12. 若将一幅灰度图像中的对应直方图中偶数项的像素灰度均用相应的对应直方图中奇数
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项的像素灰度代替（设灰度级为256），所得到的图像将亮度增加 ，对比度减少 。 13. 图像数字化过程包括三个步骤：采样、量化和扫描 15、MPEG4标准主要编码技术有DCT变换、小波变换等
16、灰度直方图的横坐标是 灰度级，纵坐标是 该灰度出现的频率
17、数据压缩技术应用了数据固有的 冗余性和 不相干性，将一个大的数据文件转换成较小的文件。
18、基本的形态学运算是腐蚀和膨胀。先腐蚀后膨胀的过程为开运算，先膨胀后腐蚀的过程为闭运算。
19、在RGB彩色空间的原点上，三个基色均没有亮度，即原点为黑色，三基色都达到最高亮度时则表现为白色。
20.列举数字图像处理的三个应用领域 医学 、天文学 、 军事 。 21.机器（视觉）的目的是发展出能够理解自然景物的系统。 22.计算机图形学目前的一个主导研究方向是（虚拟现实技术）。 23.数字图像是（图像）的数字表示，（像素）是其最小的单位。
24.（灰度图像）是指每个像素的信息由一个量化的灰度级来描述的图像，没有彩色信息。 25. （彩色图像）是指每个像素的信息由RGB三原色构成的图像，其中RGB是由不同的灰度级来描述的。
26.图像的数字化包括了空间离散化即（采样）和明暗表示数据的离散化即（量化）。 27.（分辨率）是指映射到图像平面上的单个像素的景物元素的尺寸。
28.（直方图均衡化）方法的基本思想是，对在图像中像素个数多的灰度级进行展宽，而对像素个数少的灰度级进行缩减。从而达到清晰图像的目的。 29.图像锐化的目的是加强图像中景物的（细节边缘和轮廓）。 30.因为图像分割的结果图像为二值图像，所以通常又称图像分割为图像的（二值化处理）。 31.将相互连在一起的黑色像素的集合称为一个(连通域),通过统计(连通域)的个数，即可获得提取的目标物的个数.
32.(腐蚀) 是一种消除连通域的边界点，使边界向内收缩的处理。
33.(膨胀)是将与目标区域的背景点合并到该目标物中，使目标物边界向外部扩张的处理。 34.对于(椒盐)噪声，中值滤波效果比均值滤波效果好。 35.直方图均衡化方法的基本思想是，对在图像中像素个数多的灰度级进行(展宽)，而对像素个数少的灰度级进行(缩减)。因为灰度分布可在直方图中描述，所以该图像增强方法是基于图像的(灰度直方图)。
36.图象增强按增强处理所在空间不同分为 空域 和 频域 两种方法。 37. 常用的彩色增强方法有真彩色增强技术、假彩色增强技术和 伪彩色 增强三种。 38.常用的灰度内插法有 最近邻元法 、 双线性内插法 和 （双）三次内插法 。
39.一般来说，采样间距越大，图象数据量 越小 ，质量 越差 ；反之亦然。 40、存储一幅大小为10241024，256个灰度级的图像，需要 8M bit。
三、判断题（正确，在括号内划∨，错误，在括号内划╳，并改正（只对错误部分进行改正即可）（本题共 20题）
1. 灰度直方图能反映一幅图像各灰度级像元占图像的面积比。（√ ） 2. 直方图均衡是一种点运算，图像的二值化则是一种局部运算。（ × ） 3. 有选择保边缘平滑法可用于边缘增强。（ × ） 4. 共点直线群的Hough变换是一条正弦曲线。（ √ ）
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5. 边缘检测是将边缘像元标识出来的一种图像分割技术。（ √ ） 6、高斯低通滤波器在选择小的截止频率时存在振铃效应和模糊现象。（ × ） 7、均值平滑滤波器可用于锐化图像边缘。（ × ）
8、高频加强滤波器可以有效增强图像边缘和灰度平滑区的对比度。（ √ ） 9、图像取反操作适用于增强图像主体灰度偏亮的图像。（ × ）
10、彩色图像增强时采用RGB模型进行直方图均衡化可以在不改变图像颜色的基础上对图
像的亮度进行对比度增强。（ × ） 11、变换编码常用于有损压缩。（ √ ） 12、拉普拉斯算子可用于图像的平滑处理。（ × ） 13. 可以用f(x,y)来表示一幅2-D数字图像。（ T ）
14. 图像中虚假轮廓的出现就其本质而言是由于图像的灰度级数不够多造成的。（ T ） 15. 一般来说，直方图均衡化处理对于灰度分布比较均衡的图像的处理效果比较明显。（F） 16. 阈值方法的核心是阈值的确定。（ T ） 17. 类间最大距离法的设计思想是：在某个适当的阈值下，图像分割后的前景目标与背景两个类之间的差异最大为最佳分割。（ T ）
18．区域生长方法的实现有三个关键点：种子点的选取；生长准则的确定；区域生长停止的条件。（ T ）
19. 区域生长方法中选取的种子点只能是单个像素。（ F ）
20. 基于图像灰度空间分布的阈值方法不需要考虑像素与像素之间的相关性。（ F ） 22. 膨胀运算可以理解为对图像的补集进行腐蚀处理。（ T ） 23. 膨胀是一种消除边界点，使边界向内收缩的过程。（ F ）
24. 在连通域中的点，按照其是否与背景相邻接，可以分为内部点和外部点。（ F ） 25. 在连通域中的点，按照其是否与背景相邻接，可以分为内部点和边界点。（ T ） 四、简答题（本题共20题）
1. 数字图像处理的特点（优势） 答： （1）处理精度高，再现性好。（2）易于控制处理效果。（3）处理的多样性。（4）图像数据量庞大。（5）图像处理技术综合性强。 2. 数字图像处理的发展动向
答： （1）提高精度，提高处理速度（2）加强软件研究，开发新方法（3）加强边缘学科的研究工作（4）加强理论研究（5）图像处理领域的标准化问题 3. 简述均值滤波的优缺点：
答： （1）优点：把每个像素都用周围的8个像素做均值操作，平滑图像速度快、算法简单。
（2）缺点：1、在降低噪声的同时，使图像产生模糊，特别是边缘和细节处，而且模糊尺寸越大，图像模糊程度越大。2、对椒盐噪声的平滑处理效果不理想。 4. 简述图像编码的基本原理 答：（1）图像数据压缩是可能的
（2）一般原始图像中存在很大的冗余度。
（3）空间冗余、时间冗余、视觉冗余、信息熵冗余、结构冗余、知识冗余
（4）用户对原始图像的信号不全都感兴趣，可用特征提取和图像识别的方法，丢掉大量无用的信息。提取有用的信息，使必须传输和存储的图像数据大大减少。 5. 简述图像分割的依据和方法：
答：（1）图像分割的依据是各区域具有不同的特性，这些特性可以是灰度、颜色、纹
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理等。而灰度图像分割的依据是基于相邻像素灰度值的不连续性和相似性。也即，子区域内部的像素一般具有灰度相似性，而在区域之间的边界上一般具有灰度不连续性。 （2）灰度图像分割是图像分割研究中最主要的内容，其本质是按照图像中不同区域的特性，将图像划分成不同的区域。 6. 简述图像变换的目的：
答： （1）使图像处理问题简化（2）有利于图像特征提取（3）有助于从概念上增强对图像信息的理解
7. 什么是中值滤波及其它的原理？
答：中值滤波法是一种非线性平滑技术，它将每一象素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有象素点灰度值的中值。
中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术，中值滤波的基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替，让周围的像素值接近的真实值，从而消除孤立的噪声点。 8. 图像锐化与图像平滑有何区别与联系？
答：区别：图像锐化是用于增强边缘，导致高频分量增强，会使图像清晰；图像平滑用于消除图像噪声，但是也容易引起边缘的模糊。联系：都属于图像增强，改善图像效果。 9.
10. 什么是图像分割？图像分割一般有哪些方法？ 答：把焦点放在增强感兴趣对象
图像分割是把图像分解成构成的部件和对象的过程 排除不相干图像成分：
图像分割的目标是重点根据图像中的物体将图像的像素分类，并提取感兴趣目标 图像分割一般有哪些方法 • 不连续性
• 边界分割法 • 边缘连接分割法 • 相似性
• 阈值分割法 • 面向区域的分割 • 数学形态学图像处理
11. 中值滤波器的滤波原理及对椒盐噪声的滤波效果如何？
答: 中值滤波器的滤波原理是：在图像上，对待处理的像素给定一个模板，该模板包括了其周围的邻近像素。取模板中排在中间位置上的像素的灰度值替代待处理像素的值，就可以达到滤除噪声的目的。
中值滤波器对椒盐噪声的滤波效果较好。
12. 图像中的细节特征大致有哪些？一般细节反映在图像中的什么地方？
答: 图像的细节是指画面中的灰度变化情况，包含了图像的孤立点、细线、画面突变等。孤立点大都是图像的噪声点，画面突变一般体现在目标物的边缘灰度部分。 13.中值滤波器的滤波原理及对椒盐噪声的滤波效果如何？
答: 中值滤波器的滤波原理是：在图像上，对待处理的像素给定一个模板，该模板包括了其周围的邻近像素。取模板中排在中间位置上的像素的灰度值替代待处理像素的值，就可以达到滤除噪声的目的。
中值滤波器对椒盐噪声的滤波效果较好。 14. 图像锐化与图像平滑有何区别与联系？
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答：图象锐化是用于增强边缘，导致高频分量增强，会使图象清晰； 图象平滑用于去噪，对图象高频分量即图象边缘会有影响。 都属于图象增强，改善图象效果。 15.
16. 应用题：设图像为：
分别使用3×3的模板对其进行中值滤波处理，写出处理过程和结果。
17. 应用题：设图像为：
请使用以下加权均值滤波器对其进行均值滤波处理，写出处理过程和结果。
18.
19. 应用题： 设一幅图像有如图所示直方图，对该图像进行直方图均衡化，写出均衡化过程，并画出均衡化后的直方图。若在原图像一行上连续8个像素的灰度值分别为：0、1、2、3、4、5、6、7，则均衡后，他们的灰度值为多少？ （15分）
答：①skp(ri)，k=0，1，…7，用累积分布函数（CDF）作为变换函数T[r]处理时，均
i0k衡化的结果使动态范围增大。 ri pr(ri) sk计 sk并 sk pr(sk) 精品文档
r0=0 0.174 0.174 r1=1/7 0.088 0.262 r2=2/7 0.086 0.348 r3=3/7 0.08 0.428 r4=4/7 0.068 0.496 r5=5/7 0.058 0.554 r6=6/7 0.062 0.616 r7=1 0.384 1 ②均衡化后的直方图： 1/7 2/7 2/7 3/7 3/7 4/7 4/7 1 s0=1/7 s1=2/7 s2=3/7 s3=4/7 s4=1 0.174 0.174 0.148 0.120 0.384
③0、1、2、3、4、5、6、7均衡化后的灰度值依次为1、2、2、3、3、4、4、7
20. 应用题：根据所学过的图像处理和分析方法，设计一套算法流程来实现汽车牌照的定位和数字的识别（给出设计思想即可）。 答：要点:
Step 1：定位汽车牌照。 通过高通滤波，得到所有的边缘，对边缘细化（但要保持连通关系），找出所有封闭的边缘，对封闭边缘求多边形逼近。在逼近后的所有4边形中，找出尺寸与牌照大小相同的四边形。牌照被定位。
Step 2：识别数字。
对牌照区域中的细化后的图像对象进行识别（如前面所介绍的矩阵模糊识别法等）。 五、 名词术语解释（本题共20个）
1. 数字图像处理（Digital Image Processing）
利用计算机对数字图像进行（去除噪声、增强、复原、分割、特征提取、识别等）系列操作，从而获得某种预期的结果的技术。（计算机图像处理）
2. 图像数字化：将模拟图像经过离散化之后，得到用数字表示的图像。图像数字化是将一幅画面转化成计算机能处理的形式，包括采样和量化两个过程。
3. 图像分析：图像分析主要是对图像中感兴趣的目标进行检测和测量，以获得它们的客观信息，从而建立对图像的描述。
4. 图像理解：图像理解的重点是在图像分析的基础上，进一步研究图像中各个目标的性质和他们之间的相互联系，并得出对图像内容含义的理解以及对原来客观场景的解释，从而指导和规划行动。
5. 图像分辨率： 反映了数字化图像中可分辨的最小细节，也即图像的空间分辨率。在这里将图像分辨率看成是图像阵列的大小。
6. 图像变换： 是将图像从空域变换到其它域如频域的数学变换。
7. 图像保真度：描述解码图像相对原始图像偏离程度的测度一般称为保真度。
8. 图像分割：图像分割就是依据图像的灰度、颜色、纹理、边缘等特征，把图像分成各自满足某种相似性准则或具有某种同质特征的连通区域的集合的过程 9. 色调：用于描述纯色（如纯黄色、纯红色），反映了观察者接收到的主要颜色。
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10. 饱和度：给出一种纯色被白光稀释的程度的度量，与加入到纯色（色调）中的白光成正比（由于加入了白光，观察者接收到的不再是某种纯色，而是反应该纯色属性的混合颜色）。
11. 彩色图像的灰度化：
（1）将彩色图像转变为灰度图像的处理称为彩色图像的灰度化处理。
（2）将彩色图像转换为灰度图像的实质，就是通过对图像R、G、B分量的变换，使得每个像素点的R、G、B分量值相等。
（3）彩色图像的灰度化方法主要包括：最大值法、平均值法和加权平均值法。 12. 直方图(Equalization)
表示数字图象中的每一灰度级与其出现的频率(该灰度级的象素数目)间的统计关系,用横坐标表示灰度级, 纵坐标表示频数(也可用概率表示)
13. 无失真编码：无失真编码是指压缩图象经解压可以恢复原图象，没有任何信息损失的编码技术。
14.直方图均衡化：直方图均衡化就是通过变换函数将原图像的直方图修正为平坦的直方图，以此来修正原图像之灰度值。
15. 图像分辨率：指每英寸图像含有多少个点或像素， 分辨率的单位为dpi。
（1）空间分辨率：图像空间中可分辨的最小细节。一般用单位长度上采样的像素数目或单位长度上的线对数目表示。
（2）灰度分辨率：图像灰度级中可分辨的最小变化。一般用灰度级或比特数表示。
16. 采样：是将在空间上连续的图像转换成离散的采样点（即像素）集的操作。即：空间坐标的离散化。采样间隔和采样孔径的大小是两个重要的参数。 18. 19. 20.
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